映画の予告編を効率的に短縮
Netflixがカスタマーエクスペリエンス向上に利用する「感情分析」とは
感情分析では言葉で表現されない顧客のフィードバックが入手できる。Netflixは加入者を引き付け、つなぎとめる目的で、この手段を利用した。
この数年の間に、AI（人工知能）技術を使って顔の表情や音声、文字を感情と結び付ける感情分析ツールの開発が進められてきた。まだ早い段階ではあるが、一部の組織はこれを使ったカスタマーエクスペリエンス（CX）の向上に価値を認め始めている。
そうした組織の一つ、Netflixは感情分析を使い、映画の予告編を効率的に短縮して視聴者がもっと手早く映画について判断できるようにすることでCXの向上を図っている。その目標は、本人が楽しいと思った映画をその前面に出すことによって、加入者をつなぎとめることにある。
Netflixと組んで同プロジェクトに取り組んだコンサルティング企業Decoupling.coの共同創業者、ターレス・テーシェーラ氏によると、それまでNetflixは映画制作会社が提供する予告編を使っていた。だが、これは視聴者の集中力が持続しないため、あまりうまくいかなかった。「Netflixがインターネットで流す予告編が増えるほど視聴者は圧倒されて、どれを見るべきか分からなくなっていた」とテーシェーラ氏は分析する。
より良い予告編の制作
テーシェーラ氏によると、Netflixはそれまで口コミや簡単な内容紹介に頼って、視聴者がそのコンテンツを気に入るかどうか判断してもらう一助としていた。だがこれは、例えば料理を形容した紹介文を読んでその料理が気に入るかどうかを判断する手掛かりにしてもらうのと同様に、有用性は限られていた。簡単なサンプル以上に心を決めさせる役に立つものはない。
Netflixはまた、レコメンドエンジンを開発して、お薦めの映画が表示される優先順位を決める一助とした。それでもまだ、限られた情報の断片からその映画が気に入るかどうかを予想するのは視聴者次第だ。
映画が気に入るかどうかをユーザーが判断しやすくする目的で、Netflixが短縮版の予告編の実験を始めた時点では、映画会社が提供する予告編の最初の数秒のみを利用していた。だがこれは次善の結果にしか結び付かなかったとテーシェーラ氏は言う。
観客の表情から“最大の見どころ”を洗い出す
そこでNetflixは、もっとうまく予告編を短縮できるように、感情分析を利用した。テーシェーラ氏は、「視聴者は特定の感情を味わう目的で映画を見るのではないかというのが、われわれの当初の考えだった」と説明する。
映画の筋書きは、幸福感や驚き、恐怖、悲しみ、さらには怒りを経験するための情報伝達の仕組みといえる。Netflixは、視聴者がコメディーの中の幸福感、悲劇の中の悲しみ、ホラー映画の恐怖といった特定の感情をいつ強く感じるのかを、感情分析を使って特定するというアイデアにたどり着いた。そして加入者を募って予告編を見てもらい、顔の表情を記録した。
これはコメディーの場合にはうまくいった。視聴者はユーモラスな場面に反応して絶えず笑ったりほほ笑んだりしていた。研究者はそのコメディーの中で最も大きな笑いを誘った瞬間を見極めて、それを短縮版の予告編に盛り込むことができた。
全ては文脈に依存する
それ以外の映画では、このアイデアはあまりうまくいかなかった。テーシェーラ氏によると、視聴者は画面内の広告や番組を見ている間、強い恐怖や悲しみ、怒りの感情をあまり表情に表さなかった。「これは技術が悪いわけではなく、文脈の問題だ」と同氏は言う。Netflixは、そうした感情の場合、視聴者がそれを自然に表情に表すためには、もっと強い刺激や時間を必要とすることを発見した。
どんな技術であれ、最初のうちは、その価値を誇大に表現する傾向があるとテーシェーラ氏は言う。感情分析の場合、初期の推進派は、実質的にどんな相手でも何を感じているかを把握でき、その相手に影響を与えたり説得したりすることが可能になると説いていた。テーシェーラ氏の実験では感情分析は、例えば広告がどの程度話題になるかを判断したり、オンライン体験について視聴者がどのような感情を持つかを理解したりといった、限られた文脈の中では役に立つ。
感情分析の中核的なアイデアは、特定の感情に関連した顔の表情の共通パターンを識別する心理学者のポール・エクマン氏の研究に基づく。次いでソフトウェアを使い、人が特定の体験をした際の感情表現を翻訳し、記録する。
テーシェーラ氏によると、この記録処理はかつて手作業だったが、今では毎秒最大10倍の速さで変化を記録できるようになった。感情追跡では、表示されている広告や映画の予告編、オンライン体験について、顧客の感情に関するもっときめ細かいデータを取得できる。
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